Eine forschungsbasierte Intelligenzdatenbank zur Aufdeckung versteckter Funktionen, Modell-Codenames und Feature Flags in KI-Codierungstools.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install agent-intelligence
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, agent-intelligence über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Agent Intelligence?
Die Agent Intelligence Skill fungiert als spezialisierte Forschungsmaschine für Entwickler und Forscher, die die Funktionsweise von KI-gestützten Entwicklungsumgebungen untersuchen. Durch die Nutzung von Openclaw Skills können Benutzer die Lücke zwischen dokumentierten Funktionen und der zugrunde liegenden technischen Realität von Tools wie Claude Code schließen. Diese Skill bietet tiefe Einblicke aus umfassendem Reverse Engineering und ermöglicht einen seltenen Blick auf Telemetrie-Endpunkte, Fernsteuerungseinstellungen und unveröffentlichte Toolsets, die das Verhalten moderner AI agents prägen.
Basierend auf der Analyse von über 500.000 Codezeilen bietet diese Skill einen umfassenden Einblick in das interne Ökosystem von KI-Codierungsassistenten. Sie dient als wichtige Ressource für diejenigen, die verstehen möchten, wie sich Modellauswahl, Feature-Gating und Verhaltensänderungen zwischen Softwareversionen entwickeln.
Agent Intelligence Anwendungsfälle
- Zuordnung interner Modell-Codenames wie Capybara, Tengu oder Fennec zu ihren produktiven Entsprechungen.
- Überprüfung von über 250 Feature Flags, um unveröffentlichte oder eingeschränkte Funktionen innerhalb von KI-Codierungsassistenten zu verstehen.
- Analyse von Telemetrie-Endpunkten und Fernsteuerungskonfigurationen zur Bewertung von Datenschutz und agent-Verhalten.
- Vergleich von Verhaltensänderungen und Versionsunterschieden zwischen verschiedenen Iterationen von AI agent-Software.
- Untersuchung von Benutzerstufenunterschieden, um zu sehen, wie interne gegenüber externen Benutzern vom System behandelt werden.
So funktioniert Agent Intelligence
- Der Benutzer initiiert eine Abfrage über die CLI oder eine programmgesteuerte Schnittstelle, indem er einen Suchbegriff im Zusammenhang mit internen KI-Details angibt.
- Die Skill nutzt integrierte Tools wie Grep und Read, um vorkompilierte JSON-Datensätze innerhalb der Openclaw Skills-Umgebung zu durchsuchen.
- Relevante Informationen zu Modell-Codenames, Feature Flags oder Telemetrie werden aus der forschungsbasierten Datenbank extrahiert.
- Die Skill liefert formatierte Ergebnisse, die komplexe interne Identifikatoren in umsetzbare technische Informationen für den Entwickler dekodieren.
Agent Intelligence Einrichtung
Um auf die Intelligenzdatenbank zuzugreifen und mit der Abfrage zu beginnen, verwenden Sie den folgenden, vom Paket bereitgestellten CLI-Befehl:
npx @claws-shield/cli intel "your-query-here"
Für die programmgesteuerte Integration in Ihre Forschungs-Workflows können Sie das bereitgestellte Skript verwenden:
node scripts/query-intel.mjs "<query>"
Agent Intelligence Datenschema & Taxonomie
Die Intelligenzdaten sind in strukturierten JSON-Datensätzen organisiert, um schnelle Abfragen und einfache Wartung zu gewährleisten:
| Dataset-Pfad | Fokusbereich | Beschreibung |
|---|---|---|
telemetry/endpoints.json |
Telemetrie | Bekannte Tracking- und Datensammel-Endpunkte, die von agents verwendet werden. |
flags/feature-flags.json |
Feature Flags | Eine Liste von über 250 Flags mit dekodierten Zwecken und Standardzuständen. |
codenames/models.json |
Codenames | Ein Register, das interne Namen (z. B. Numbat) echten LLMs zuordnet. |
hidden-features/unreleased-tools.json |
Versteckte Funktionen | Dokumentation zu über 17 unveröffentlichten Tools, die im Quellcode entdeckt wurden. |
remote-control/managed-settings.json |
Fernkonfiguration | Einstellungen, die Entwickler zur Fernverwaltung des agent-Verhaltens verwenden. |
Agent Intelligence Erweiterte Funktionen
- Verhaltensanalyse über mehrere Versionen hinweg, die Änderungen in Hunderttausenden von Zeilen Reverse-Engineered-Code verfolgt.
- Umfassende Dokumentation der Behandlungsunterschiede zwischen internen und externen Benutzern für die Stufenanalyse.
- Automatisierte Scan-Funktionen für neue Versionen, um die Openclaw Skills-Intelligenzdatenbank auf dem neuesten Stand zu halten.
- Detaillierte Forschungsdokumente zu Undercover-Modi, Killswitches und internen Produkt-Roadmaps.
SKILL.md
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